图例组件展现了不同系列的标记(symbol),颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
功能特性 animation 是否动画显示数据,默认为1(True) showNames 是否显示横向坐标轴(x轴)标签名称 rotateNames 是否旋转显示标签,默认为0(False):横向显示 showValues 是否在图表显示对应的数据值,默认为1(True) yAxisMinValue 指定纵轴(y轴)最小值,数字 yAxisMaxValue 指定纵轴(y轴)最小值,数字 showLimits 是否显示图表限值(y轴最大、最小值),默认为1(True)
ECharts 配置语法
可视化图表千千万,很多小伙伴在选择过程中就容易犯选择困难症。即使选择了一款图表,后期也可能发现可视化图表既无法准确表达自己的意图,也没能向阅读者传达出应有的信息,可视化图形让人困惑或看不懂。
Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了,也是Python数据分析库的“三驾马车”之一。Matplotlib是基础而非常强大的可视化库,Seaborn等好用的可视化库是在前者的基础上进行的封装。Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。但也有些缺点,如不容易基于实用目的绘制有一定难度的图表(如小提琴图等)、标签等元素需指定坐标而不能自适应优化显示、难以实现交互。
可视化大屏不再只是电影里奇幻的画面,而是被实实在在地应用在政府、商业、金融、制造等各个行业的业务场景中,切切实实地实现着大数据的价值。
这不,立马安排。特地给大家准备了20张精美、炫酷而且十分实用的可视化大屏模板,涉及机械、加工、零售、银行、交通等行业。
Apache ECharts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了;PyEcharts是Echarts的Python接口, Pyecharts = Python + Echarts
前面介绍了柱状图、折线图、饼图3种最为常见图表的绘制和使用:【数据可视化】Echarts最常用图表,但是没有介绍在遇到问题时如何寻求帮助,也没有详细介绍图表中组件的使用。这次来介绍ECharts中官方文档、常用组件的使用方法,可以更加快捷地创建清晰明了、实用的图表。 以下代码均在VScode中使用。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 不管是生活还是工作中,定制都很常见。一谈到定制,会油然而生出一种专业感和高级感。 定制代表着量体裁衣,定制代表着充分适配,定制代表着专属设计。 图表也可以进行量身定制,定制后的图表标识性更强、更适合传播,能更好地为工作服务。 本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业(电新+环保)周报20210801》中的图表为例,简述图表定制的基本流程。 01. 光大证券的图表优势 ---- 光大证券报告的图表格式统一、配色统一、区域划分统一,巧妙地运用线条、文字
有分析意义的数据一般是表结构,即分为行与列,列定义了数据含义,行则构成了数据明细。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍TreeWidget与QCharts的常用方法及灵活运用。
在本系列的上篇文章里,我们从Matplotlib的基础可视化框架开始,逐步画出折线图、柱状图等基础图表,通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图,也实践了双轴图及子图,最后看了下极坐标系下绘图的效果。本篇继续探索Matplotlib的强悍可视化能力。
前端这块可用的图表库真的是非常多的,各种库都有,可以满足各种需求。比如这个20 个最棒的 JavaScript 图表库中就介绍了很多不同的图表库,其中它有提到的就是 chartjs。基于这篇文章上面提到的,以及自己和项目负责人知道的,我们试验了以下3个图表库。
项目介绍 积木报表,一款免费的可视化Web报表工具,像搭建积木一样在线拖拽设计!功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等! 秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题,完全免费的! 当前版本:v1.4.4-beta | 2022-03-21 集成依赖 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-
腾讯云商业智能分析产品由北京永洪商智科技有限公司提供,永洪BI-一站式大数据分析平台 图表标签设置是编辑报告中常见的操作,这里说一下图表标签设置的常见问题。图表标签显示设置具有一定的通用性,这里以柱
Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。
来自:数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qcloud 在做数据统计时,时常要进行同比、环比的计算。比起在Excel中通过输入“同比:=[本期数]/[上年同期数]-
项目介绍一款免费的低代码可视化报表,像搭建积木一样在线拖拽设计!低代码开发必备,功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等!秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题,完全免费的! 当前版本:v1.5.4 | 2022-10-25集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-start
首先打开Echarts的的官网,查看一下示例,可以看到有很多精美的示列,能不能为我们所用呢? 我们来看一下最简单的柱状图的生成代码。 点击基础柱状图就可以打开一个新的页面 代码也是极少的 option
随着技术的发展,越来越多的用户开始关注大屏报表甚至自助式分析下的炫酷效果,良好的图表展现以及动态效果让用户更易理解数据,对数据更感兴趣。而在Yonghong即将发布的版本中,对这一能力有了全面的提升——动画。
作者|吹圈小铺 转自|PPT研究院 微信号|pptman 今天主要给大家看看静态的信息图的设计方法。当然了,如果有能力的同学可以在此基础上做上动画,那就更赞了! 大家可简单的看下这张简洁的图,基本涵盖
该案例为了实现效果采用的是随机生成数据,比较适用于偏向展示效果的静态页面如门户网站的首页、登录页等等。颜色样式自调。
pygal[1] 是一个基于SVG的动态可视化Python库,该库枚举了各种常用不常用的图表类型,满足基本的可视化需求,可以画简单的地图。其特点是接口易用,有很多简化的写法,方便地绘制出统计图表,可以生成迷你图,有基本交互,不需要额外的语句,鼠标移动到图表上有文本标签强化效果。但图表不能直接渲染到notebook里,不能合并多个图,例如柱+折线形成复合图,因此使用范围还是比较有限。
Quick BI(以下简称Qbi)做数据分析有5个模块:仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI(以下简称Pbi)制作的报告。本文的比较对象,主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
https://datavizcatalogue.com/ZH/这个网站总结了常见的可视化图表类型,不仅按功能进行了分类,还对每种图表的制作过程及适用场景进行了说明,非常推荐。比如关于时间序列的展示,可以选择的图表方案如下
Echarts是百度开源的比较强大的绘图工具,但其是用Js来操控的,使用案例大全: https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-custom 有人在此基础上进行二次开发,衍生出pycharts,本篇将记录一些pyecharts中的一些个人认为比较精彩的图表。 pyecharts中文文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro pyecharts案例大全:https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/stack_bar_percent 下面的图表截取了左侧目录项,查阅时只需修改案例大全最后一段url。
现今在很多零件的数控加工过程中,要把第一工序加工完的零件先取下,然后以刚加工完面作为定位基准在同一工作台的另一工装上或另一加工中心上完成第二工序加工。通常要把零件翻转和旋转一定角度后,再平移装到另一工装上加工,如此依序完成整个零件的全部加工。有时多个加工中心是在一字摆放,有时为省空间而面对面摆放或二种摆放的任意组合。有的加工用同一种机床,也有用不同类型机床完成整个零件的加工。这时零件从一个工装到另一个工装上装卡时,必须被翻转和旋转。在被翻转和旋转的同时,其位置也要变化。这时传统的方式是把一个六轴关节机器人安装在大型直线运动轨道上。整个机器人系统或安装在地面上或安装在空中,占用大量空间,而且成本很高。所以沈阳莱茵机器人有限公司根据客户实际需求定制研发出一系列新结构形式的六轴混合型机器人。这些新特性来自我们的经验及认识,有其局限性,不充分,仅供朋友们学习参考,下面就结合两个应用来介绍新结构形式的混合型六轴机器人。 一、混合型六轴机器人介绍 1、混合机器人的组成 如图1所示六自由度混合机器人由基于直角坐标机器人的三个直线运动轴和关节机器人的末端三个转动轴组成。三个直线运动轴分别定义为X轴,Y轴和Z轴,可以是图1中悬臂式三轴直角坐标机器人,也可以是龙门式三轴直角坐标机器人。在Z轴下端的三个转动轴是从上向下以此是旋转轴A轴,摆动轴B轴和B轴末端再带动一个旋转轴C轴。通常C轴的末端装机器人手爪。三个转动轴可以选择两种结构形式,一轴是由图1所示的三个伺服电机在一起,安装在Z轴下端。令一种是三个伺服电机直接安装在对应的减速机上,这样运动位置精度更高。根据实际需要,混合型机器人的直线运动轴也可以是二维的XY轴结构或XZ轴结构,也可以是龙门式结构。其各个直线运动轴的行程及承载能力可以按要求去做。
常用的图表 柱状图 我们要用柱状图实现成绩的展示 实现的步骤: 折线图 我们要用折线图实现: 实现步骤 其他效果 以上的这些表都是在这个属性里面配置: 柱状图 我们要用柱状图实现成绩的展示 实现的
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库, Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。
https://www.yuque.com/easyshu/helpdocument/dzg5gz
前言 前面有篇详细介绍了数据集构建器,但还有剩下的其他三个只是概述了一下。所以今天就来讲讲其他的这三个框架。
所谓双坐标图表,就是左右各一个Y轴,分别显示不同系列的数值。该图表主要用于两个系列数值差异较大的情况。如下例。
在日常工作中,有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示,这时候就要考虑使用组合图表。
数据可视化,是目前非常热门的方向,所谓“文不如表,表不如图”,“一图胜千言”,在工作中,数据可视化变得越来越重要。
“过度参与”的科研报告中,最抓眼球的是下面这张统计图。能想到用“堆积柱状图”的方式呈现数据,是很难得的。
本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业(电新+环保)周报20210801》中的图表为例,简述图表定制的基本流程。
可接受一个函数作为第二参数, 函数接收的参数为第一参数的配置, 函数返回值将作为配置值
之前研究过一段数据图表的最佳表达方式,随着手机端应用层出不穷地发展,这次将数据图表的表现延用到手机端。相比 web 端展示数据的空间优势,要兼顾手持设备的便捷、简明而重点的特质,手机端该如何取舍?是否
真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。
一款基于UGUI的功能强大、简单易用的数据可视化图表插件。支持折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图、热力图、环形图、K线图、极坐标、平行坐标等十多种内置图表,以及3D饼图、3D柱图、3D金字塔、漏斗图、仪表盘、水位图、象形柱图、甘特图、矩形树图等扩展图表。
今天要跟大家分享的图表是不等宽柱形图! ▽▼▽ 基础等柱形图一般只能展示一个维度的数据,但是如果想要在柱形图中同时展示两个维度的数据(柱高一个维度、柱宽另一个维度),也是可以通过特殊技巧来实现的!今天
小序:做数据可视化的时候,很多时候 UI 妹纸非得自己搞一套设计,可是明明前端图表库已经设定好是这样这样,她非得那样那样;所以,为难咱前端切图仔,必须得掌握点理论知识,才有可能和妹纸进一步的沟通,从而实现良性发展、共同进步。。。🐶 ---- 现如今的应用程序(设计、运营、迭代等)都高度依赖数据,由数据来驱动,我们对于 数据可视化 的需求也愈来愈高。 然而,时不时的,我们总是会遇到一些让人产生疑惑的可视化展示。所以,需要做点什么,来尽力规避这种“混乱”,能否梳理出一些简单的规则来改变这一点? 规则的魅力并不
参考:https://blog.csdn.net/qq_20777797/article/details/77297325 可视化什么:数据抽象 数据可视化中,可视化的元素是数据,这里所指的数据是广义上的数据,包括文本、图片、声音等超媒体数据。 可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是:
项目介绍一款免费的数据可视化报表,含报表和大屏设计,像搭建积木一样在线设计报表!功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等!Web 版报表设计器,类似于excel操作风格,通过拖拽完成报表设计。秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题。领先的企业级Web报表软件,采用纯Web在线技术,专注于解决企业报表快速制作难题。当前版本:v1.5.8 | 2025-05-11专注于开源,打造“专业 易用 智能 低代码”的数据可视化工具开源协议:`功能永
今天给大家讲解图表中饼图的两个变体——双饼图、饼柱图 饼图的两个变体 ▽ 一 双饼图 通常如果一个数据系列要做对比 数据量较少并且数据之间差异不大的话还好 但是有适合数据量不但很多 大小差异还特别大的
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